该题目来源于力扣：

1587. 银行账户概要 II - 力扣（LeetCode）

题目要求：

表: Users

+--------------+---------+
| Column Name  | Type    |
+--------------+---------+
| account      | int     |
| name         | varchar |
+--------------+---------+
account 是该表的主键(具有唯一值的列)。
该表的每一行都包含银行中每个用户的帐号。
表中不会有两个用户具有相同的名称。

表: Transactions

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| trans_id      | int     |
| account       | int     |
| amount        | int     |
| transacted_on | date    |
+---------------+---------+
trans_id 是该表主键(具有唯一值的列)。
该表的每一行包含了所有账户的交易改变情况。
如果用户收到了钱, 那么金额是正的; 如果用户转了钱, 那么金额是负的。
所有账户的起始余额为 0。

编写解决方案,  报告余额高于 10000 的所有用户的名字和余额. 账户的余额等于包含该账户的所有交易的总和。

返回结果表单 无顺序要求 。

查询结果格式如下例所示。

示例 1：

输入：
Users table:
+------------+--------------+
| account    | name         |
+------------+--------------+
| 900001     | Alice        |
| 900002     | Bob          |
| 900003     | Charlie      |
+------------+--------------+Transactions table:
+------------+------------+------------+---------------+
| trans_id   | account    | amount     | transacted_on |
+------------+------------+------------+---------------+
| 1          | 900001     | 7000       |  2020-08-01   |
| 2          | 900001     | 7000       |  2020-09-01   |
| 3          | 900001     | -3000      |  2020-09-02   |
| 4          | 900002     | 1000       |  2020-09-12   |
| 5          | 900003     | 6000       |  2020-08-07   |
| 6          | 900003     | 6000       |  2020-09-07   |
| 7          | 900003     | -4000      |  2020-09-11   |
+------------+------------+------------+---------------+
输出：
+------------+------------+
| name       | balance    |
+------------+------------+
| Alice      | 11000      |
+------------+------------+
解释：
Alice 的余额为(7000 + 7000 - 3000) = 11000.
Bob 的余额为1000.
Charlie 的余额为(6000 + 6000 - 4000) = 8000.

思路解释：

首先将两个表连接为一个表，之后按照name进行分组和amount列进行聚合，因为体重只要求改变amount列的列名，所以在分组聚合后可以直接用reset_index函数的内置参数name进行重命名，然后用query函数查找条件即可

代码实现：

import pandas as pddef account_summary(users: pd.DataFrame, transactions: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:data=pd.merge(users,transactions,on='account')data=data.groupby('name')['amount'].sum().reset_index(name='BALANCE')return data[data['BALANCE'] > 10000]

额外思考：

如果需求要把两个列名都更改呢？可以用到rename函数，更改形式如下：

data=data.groupby('name')['amount'].sum().reset_index().rename(columns={'amount':'balance','name':'自定义'})

注意：在更改列名时，rename函数内部的字典要前置一个特殊参数columns才可以起到更改列名的作用。